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过于简单或过于复杂的模型建模主要用于描述物理对象的特征，这就提出了如何确定正确的细节层次的问题。不用说，模型越精确，模拟结果就越好。然而，过于复杂的模型需要大量的资源（计算成本和时间），这不仅是不必要的，而且在某些情况下也不能满足及时性要求。例如，在动态车间调度中，以比较大延迟时间**小化为目标，物料流、工艺流和信息流是两个模型的重点。此外，设备的健康状况、能力、位置和工艺执行也是应考虑的其他因素。然而，机器螺丝的型号或产物结构对于获得准确的结果不是必需的，甚至可以被忽略。山西数字孪生模型供应商家。北京项目数字孪生价格行情

在制造流程中，Priyanka等人将数字孪生与机器学习相结合，以预测石油管道系统的风险概率，并评估其剩余使用寿命。 在离散制造业中，为减少不确定性和不可预测事件对调度的影响。

除了数据挖掘，人工智能还可以在数字孪生实施过程中应用于其他方面。考虑到车间计算能力的局限性，人工智能可以帮助解决优化分配计算资源的问题。此外，人工智能可以体现在边缘硬件中，**减少数据传输量，更好地满足数字孪生的时效性要求。**近一些基于神经网络和大型语言模型的产品，如ChatGPT，可能会为数字孪生提供更多的可能性。 信息化数字孪生建模价格多少重庆数字孪生建模方案。

除了概念模型之外，目前还提出了参考框架，以提供更详细的指导方针或模板，用于针对某些需求实施数字孪生。例如，为了实现自治和实时监控，提出了集成制造执行系统（MES）的数字孪生框架。该框架包含一个决策层、一个 MES 集成层和一个 MES 层，以处理生产过程中的错误状态管理和产品装配过程中的被动拆装问题。为解决真实的流水作业中的不确定性问题，保证比较好调度方案的鲁棒性，提出了一种现场同步数字孪生的生产调度框架，该框架包括物理流水作业系统、输入数据模块、优化模块、数字孪生模块和操作员界面。 此外，还提出了一个用于生产系统仿真和优化的数字孪生框架，以便在设计和运营阶段更好地配置和实施数字孪生。在这个框架中，机器孪生和生产过程孪生都被提供了关于其组成部分和功能的详细信息。

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